信用信息
个税汇算退税进行中，警惕这些陷阱！
“代理维权”陷阱多，小心上当
近年来，一些非法组织或个人打着为消费者维权的旗号，推出“代理投诉”“代理退保”等所谓“代理维权”服务诱骗消费者，从而牟取非法利益，严重损害消费者合法权益，扰乱金融市场正常秩序。 一、案例简介： 2019年6月，李女士在公司为父亲投保一份保额50万元的重大疾病保险。2021年8月，李女士以不了解保险责任，业务员存在销售误导等原因多次致电保险公司进行投诉。接到投诉后，保险公司调取投保时的双录资料，显示业务员详细为李女士和其父亲讲解了保险责任，李女士及其父亲未对产品的保险责任提出过异议。保险公司内勤多次邀约客户面谈，但李女士均以各种理由拒绝，并始终主张“全额退保”。但当保险公司向客户索要误导行为的证据时，客户却无法提供。 后经多方渠道深度沟通后，客户承认自己受到了“代理维权”组织的蛊惑，在该组织的胁迫下，最终只能选择退保。保险公司多次劝阻无效后，客户最终办理了退保，但只能退还保单现金价值。 二、案例点评： 本案中，李女士受人蛊惑办理退保后，还要向“代理维权”组织缴纳费用，给李女士及其家人带来精神、经济和保障缺失等多重损失。参与“代理退保”，消费者将面临如下风险： 1.失去正常保险保障；2.资金信用受损；3.个人信息泄露；4.因编造理由、伪造证据、提供虚假信息等非法行为，构成欺诈，从而面临较大的法律风险。 三、消费提示： 人保寿险青海省分公司温馨提示每一名消费者，请通过正规渠道依法合理维权。消费者如果对保险产品有疑问或相关服务需求，可以直接通过保险公司公布的官方维权热线或服务渠道反映诉求；也可以通过人民法院调解、诉讼等对接机制反映。
北京金融监管局提示：提高警惕 认清非法金融“新变种”
近年来，非法金融活动形式日益多样，不法分子利用“区块链、虚拟货币、人工智能、元宇宙、生物科技、云养殖”等新型概念，吸引公众参与非法集资、网络诈骗、金融传销等活动。北京金融监管局提示广大消费者：提高警惕，认清非法金融“新变种”： 【花式“蹭热点”，炒作“元宇宙”】 随着元宇宙概念大火，一些不法分子花式蹭热点，打着元宇宙区块链旗号，翻炒与元宇宙相关的游戏制作、虚拟现实等概念，或宣称“边玩游戏边赚钱”，诱骗公众通过兑换虚拟币、购买游戏装备等方式投资，或编织包装名目众多的高科技投资项目，公开虚假宣传高额收益，吸收公众资金，具有非法集资、诈骗等违法行为特征。 【以“云养”之名，行“非法”之实】 一些不法分子以“农业+科技”为噱头，打着“云养牛”“云种植”等发展农业产业的幌子，将正常的农产品种养、销售包装为投资融资活动。通过AI技术伪造养殖、种植的视频图片，虚构或夸大实际生产场景，以种养收益分红、农特产品返还等为诱饵，吸引公众投入资金，不断扩充资金池，涉嫌非法集资、传销等多种犯罪行为。 非法金融虽形式多变、场景多变，但核心目标不变——就是套路你的钱！北京金融监管局提示广大消费者，务必提高警惕，做到“三步走”：一增意识、二认本质、三选渠道。 一是增强理性投资意识。谨记“天上不会掉馅饼，高利保本是陷阱”，对“高额回报”“快速致富”等投资项目冷静分析，对高额返利不动心、对宣传炒作不盲信、对熟人介绍不盲从，避免上当受骗。 二是认清非法集资本质。在投资前，要充分了解项目的真实性、合法性以及潜在风险，切勿盲目跟风、追随热点，理性看待“区块链、元宇宙、云养殖”等新概念，不要被各类花样翻新的非法金融形式迷惑。 三是选择正规投资渠道。在投资时，要通过正规金融机构购买正规金融产品，注意核验机构和产品资质，可通过金融产品查询网站（https://www.jrcpcx.cn）、微信小程序以及手机app搜索“金融产品查询平台”进行金融产品信息查询，有效识别非法金融活动。 广大消费者如发现非法金融活动的线索，请及时保存证据，积极向有关部门举报。
黑龙江省市场监管局：经营主体年报这五种诈骗手段要防范
2024 年度经营主体年报已经开始两个多月，一些诈骗分子借机开展诈骗。近日，省市场监管局向各经营主体作出提醒：经营主体年报有五种诈骗手段，市场监管部门不会以任何理由对年报收取费用，请广大经营主体和社会公众谨防诈骗！年报诈骗常见手段：第一种，冒充市场监管人员，声称年报和信用修复需缴费。不法分子通过打电话、发短信或加微信等方式，联系企业和个体工商户，声称其未进行年报申报或信用存在问题，要求缴纳一定费用以完成年报或进行信用修复；有的还发送含有链接的短信，要求输入银行卡号、支付费用。第二种，制作虚假入口和交易平台。不法分子在微信等社交媒体上制作虚假的年报入口或交易平台，诱导经营主体点击并填写相关信息，从而骗取银行卡账号、身份证号及密码等重要隐私信息。第三种，发送含有非法链接的诈骗短信。不法分子通过短信发送含有非法链接的信息，引诱企业和个体工商户点击，并在非法交易平台上进行诈骗。第四种，利用不明来源的快递件进行诈骗。不法分子邮寄到付快件，要求企业支付运费，信件中包含所谓《企业年检公告》，以企业年检过期为由，责令其接受 " 年检 "，并支付费用。第五种，第三方中介机构协议收费。虚假的第三方中介机构通过给经营主体发送信息，要求签约协议并支付钱款进行年报，从而骗取费用。小贴士：1. 年报时间。企业、农民专业合作社、个体工商户年度报告公示时间为每年 1 月 1 日至 6 月 30 日。外国企业常驻代表机构年度报告公示时间为每年 3 月 1 日至 6 月 30 日。2. 年报方式。通过国家企业信用信息公示系统 ( 黑龙江 ) 完成经营主体年报填报。第一，网上填报：登录 " 国家企业信用信息公示系统（黑龙江）"（网址：http://gsxt.hlj.gov.cn），点击 " 企业信息填报 " 模块后，登录并填报年报信息。企业也可通过黑龙江政务服务网（网址：https://www.zwfw.hlj.gov.cn/）" 高效办成一件事 " 服务专区中的 " 企业数据填报一件事 " 进行填（补）报和查询相关具体业务的填报流程、常见问题。第二，手机填报：个体工商户可关注 " 龙江市场监管 " 微信公众号，智能手机、平板电脑等在主页面右下角点击 " 微专题 " 后，点击 " 年报入口 " 进行填报。个体工商户也可搜索 " 国家企业信用信息公示系统 " 微信小程序，进入 " 年度报告 " 板块，选择登记机关所在地后进行填报。第三，纸质填报：不具备网上填报条件的个体工商户，可以持营业执照到所在地市场监管部门领取《个体工商户年度报告表》，逐项如实填写后，提交给所在地市场监管部门。
流量至上的虚假摆拍之风何时休？
移动支付、刷公交卡、电子门禁，日常生活中智能手机的近场通信技术，也就是大家常说的NFC功能，为我们带来很多便利。近期，网络上出现了一些声称“通过近距离接触的支付方式，导致手机里的钱被隔空盗刷”的短视频，这些视频发布后，引起了网友的广泛热议。随后被证实是博主吴某为博人眼球而进行的摆拍。最后吴某被处以行政处罚并公开澄清、道歉。 这场精心策划的流量骗局，不仅暴露了网络内容生产的伦理缺失，更将公众安全当作自己牟利的筹码，危害远超普通谣言。 这场闹剧折射出，在互联网时代，“唯流量论”的心态使部分博主不惜剑走偏锋，通过发布虚假信息，散布谣言以获得热度与流量。造谣者利用大众对线上支付安全性的担忧，通过伪造报警记录、消费凭证等“证据”增强可信度。根据微博数据，带有#NFC盗刷#标签的点击量超过科普类内容的23倍。当流量算法不断推送猎奇内容，真相反而在信息茧房中越埋越深。 在造谣容易澄清难的网络环境下，吴某的行为不仅误导了大众，也给支付平台造成很大的影响。法律在稳定社会秩序、维护社会公平正义的作用，在网络世界中也同样适用。网络并非法外之地，追求流量和热度的前提，是必须遵守法律底线。 当造谣者穿上“安全警示”的外衣，公众的警惕心反而成为了被利用的工具。统计显示，中国移动支付用户已突破10亿，而其中超半数受访者并不了解支付原理，这种认知断层给谣言提供了生长土壤。对此，平台可以将加密技术、风险防控等专业知识，转化为互动性强的小游戏或短视频，以供用户进行直观地了解和学习。 作为网络信息的接收者，我们在享受网络带来便利的同时，应提高自身的媒介素养，增强辨别信息真伪的能力。面对那些耸人听闻的消息不能盲目跟风。监管部门应建立谣言溯源机制，对刻意制造恐慌的内容进行标签化管理，让网友及时辨别信息真伪；支付平台则要完善异常交易阻断机制，用技术手段消解公众疑虑。 在数字文明时代，相关责任部门既要筑牢技术安全底线，更要构筑公众认知防线。毕竟比支付漏洞更危险的，是个人理性思考能力的缺失。唯有让科技传播回归事实本位，才能在科技创新浪潮中守护好公众的安全感信任感。
文旅好口碑来自好体验
为进一步规范旅游市场秩序，提升旅游服务质量和游客满意度，海南三亚将2025年确定为“旅游服务质量提升年”，力求用实际行动赢得游客好口碑。 金杯银杯不如消费者的口碑。塑造好口碑不容易，不仅要做好旅游景区各项软硬件的改造提升，还要重视消费者的体验感获得感。近年来，不少地方在发展文化旅游产业、优化营商环境方面，越来越重视各方体验和评价，通过邀请体验官等形式听取社会各界的意见建议，搭建了政府部门和社会各界联系交流的桥梁，受到好评。 当前，随着各地对文化旅游业发展的重视，文旅业的竞争日益激烈，如何吸引游客、招揽游客成为各地工作中的主要着力点。应当看到，绝大多数“网红城市”都不是偶然形成的，当地相关部门在背后做了大量卓有成效的工作。因此，苦练内功、提升服务才是最佳途径，要立足本地特色进行差异化竞争，改进不足，为游客提供更好体验。 部分城市招募体验官的做法，为各界人士参与服务体验活动提供了契机。现实工作中，不仅要重视体验官的体验，更要举一反三，重视听取更多来自基层的声音，坚持问题导向，聚焦问题症结，下大力气解决消费者反映的突出问题。不仅要在一个阶段重视，还要时时重视、处处重视，从文化旅游到营商环境，再到地方高质量发展的方方面面，都应该建立广纳良言的机制和渠道，让打造口碑的过程成为各地树品牌、塑形象的良好途径。
一再“擦边”正规险，谁来管管统筹险
上个月，山西李先生的车险即将到期，一位“人保”车险业务员联络他说，从他那里买车险价格更低。李先生交完钱才发现，只有交强险是人保的，商业险变成了“统筹”，销售方是“国昌（深圳）交通安全统筹服务有限公司”。据报道，如果消费者买了此类“统筹”没有及时发现，一旦发生交通事故，当事双方的权益都无法保障。 买保险本是图个安心，一不小心买到统筹险，带来的不是安心，却是风险，岂不令人万分憋屈？ 统筹险不属于保险。从媒体报道看，驾驶员买了统筹险遭遇“理赔难”，并非个案。兜售前，信誓旦旦，“统筹险也是保险，（出事）肯定能赔”；出事后，销售员溜之大吉，涉事公司“跑路”。如此行为，与诈骗何异？ “平安创汇，反映的挺多了，实际就是一个诈骗公司”，这是一家涉事企业注册地山东潍坊12345热线给记者的答复。既然是诈骗公司，有关部门就该依法介入，迅速处理。但吊 诡的是，当地公安部门称：它不涉嫌诈骗。因为公司存在，而且在工商局正常办了手续，无法立案。 随后，记者拨打国家金融监督管理总局潍坊监管分局12378银行保险消费者投诉维权热线，对方表示，他们只能监管有正规牌照的保险公司，“统筹险”并非他们的监管范畴。 由此可见，要解决统筹险骗人问题，需从两方面着手。一方面，由权威部门认定统筹险究竟是不是保险？涉事公司是不是诈骗公司？另一方面，不管是不是诈骗公司，既然车主因被骗而付出代价，相关部门不能熟视无睹。 目前，此类名为“统筹”实则变相销售违规保险的公司已经超过2000家。如此之多的公司盯上了这块“肥肉”，既“擦边”正规保险，又坑骗了车主，是对法律的挑衅，也是公共利益的冒犯，绝不能任其胡来。遇到车主投诉，相关部门不能推诿；发现不法分子坑骗车主，相关部门不能作壁上观。 早在两年多前，银保监会消费者权益保护局就发布风险提示：以“××互助”“××联盟”“××统筹”等为名的非保险机构推出的互助活动不是保险或互助保险，分红保险、投资连结保险、万能保险等产品保单利益不确定，不要轻信“代理维权”“代理退保”等虚假承诺……应该说，这一提醒是必要的。但稍加思考可知，统筹险“擦边”正规险，已经存在很长一段时间了，为何迟迟遏制不了，反倒愈演愈烈？ 一个显而易见的事实是，对统筹险乱象，如果相关部门都当甩手掌柜，只会纵容乱象报复性蔓延。无论是被“碰瓷”的人保、平安等名门正派，还是涉及到的监管方，都应当主动出击，严肃追究那些非法公司的责任。如果统筹险大行其道背后的原因是制度缺失，那么就应当推动制度建设，适时完善保险监管政策和监管技术，及时、准确打击非法商业保险活动，保障保险市场健康稳定发展，切实维护保险消费者合法权益。 一再“擦边”正规险，统筹险坑骗了车主，破坏了市场秩序，制造了社会矛盾，是该有人管且好好管一管了。
高质量AI需要高质量数据供给
DeepSeek的出现彻底改变了固有的“高端算力优先”的人工智能创新技术路线，其以低廉的成本实现了与国外前沿人工智能产品相媲美的性能，“算法模型性能优先”也随之成为新的产业技术发展路线。 这种转变意味着要更加重视训练数据的高质量供给，因为“算法模型性能优先”技术路线更依赖高质量的训练数据对模型进行优化，而且已公开、可抓取的训练数据资源即将用尽，亟需能够反映行业特征的高质量训练数据资源。因此，训练数据供给机制的构建理应作为数据基础制度的立法重心之一，从而用法律规范训练数据的供给方式，提升训练数据的供给质量。 规范训练数据供给方式所要实现的目标，是市场以安全可靠且高效的方式提供训练数据资源。首先，训练数据的供给方式应当是安全可控的。算法模型训练属于数据处理行为，因而数据的供给方和需求方均应严格履行个人信息保护法、网络安全法等法律规定的数据安全保护义务。其次，训练数据的供给方式应当是合法且没有争议的。高质量供给的内涵之一便是确保训练数据没有显著争议，否则会增加法律风险，从而降低科技创新资源的供给效率。最后，训练数据的供给方式应当是多元化的。单一的数据供给方式不仅无法提供充分的训练数据，还可能间接提升人工智能市场的准入门槛。 提升训练数据供给质量所要实现的目标，则是数据资源供给活动应当满足“供给数量充分”和“供给质量符合要求”两个要件。一方面，当下的人工智能产业发展主要以大模型为基础，需要海量的训练数据作为支撑。另一方面，伴随着人工智能应用方式的场景化、专业化，其对训练数据质量的要求也有所提高。构建这种保障机制的重心，是兼顾科技创新主体的差异化需求以及训练数据获取方式的实质公平性，同时确保与现行立法体系有效整合。 第一，以科技创新主体为导向，构建人工智能训练数据公共服务平台。作为人工智能创新的数字基础设施，平台的职能之一便是发现和确认各类科技创新主体的需求，明确公共训练数据资源的分类标准。不过，由于政府部门难以持续性地对公共数据进行清洗、归集等，因此需要在协同治理模式下，按照市场需求，对公共数据进行去重、纠错、填补空值等管理，以提升数据使用质量。此外，由于平台与算力基础设施同属向市场提供的必要基础设施，二者共同作用并影响人工智能创新效率，为避免冗余建设造成浪费，更宜将二者一体化建设。 第二，以市场公平竞争为导向，构建训练数据供给生态保障体系。我国现阶段人工智能训练数据方面面临的困境，不仅仅是数据量不足、质量较低，还包括有效的产业生态尚未形成。为避免数据垄断等现象，确保中小企业实质性公平地获取训练数据，有必要对相关数据提供商设置义务规范。如对于训练数据提供商而言，应当严格禁止其采取强制或变相强制的方式出售捆绑性的训练数据产品，并不得采取“二选一”等业务模式，对需求方施加不合理的条件。对于数据标注服务提供商而言，不仅要依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定，预防算法歧视等风险，还应当确保所提供的数据满足完整性、时效性、准确性等要求，且与事前约定的数据质量保持一致。 第三，以数据安全保障为导向，构建透明可信的训练数据供给机制。已公开的个人信息、包含他人著作权的作品数据能否作为训练数据等问题，是目前构建相关制度面临的障碍之一。此外，不安全、不可靠的数据交易活动同样会影响训练数据来源合法性的认定。因此，在制度层面确立训练数据来源合法性的判断标准显得尤为迫切。这既需要以典型案例、合规清单等方式指引产业实践，也需要在制度层面设置涵盖训练数据获取、使用等各个业务流程的数据安全保护制度。
